从标题和内容部分我们可以提取如下知识点:1. SQL审核与优化- SQL审核是数据库管理中的一个重要环节,它涉及对数据库操作语言SQL的审查,以确保SQL语句的正确性、性能效率和安全合规。 -由于开发人员技能水平不一以及SQL代码的频繁变更,SQL审核能够提前发现并解决可能引起系统隐患的问题。 - SQL审核可以通过专业工具辅助进行,确保代码的质量和性能。 2. Oracle数据库技术- Oracle数据库是由甲骨文公司(Oracle Corporation)开发的一种关系数据库管理系统(RDBMS)。 - Oracle ACE是Oracle公司授予的技术专家称号,而ACE总监则是其中的高级专家。 - Oracle用户组(ACOUG)是由Oracle技术专家和爱好者组成的社区,共同交流Oracle数据库技术。 3.分布式存储与云计算-分布式存储是一种数据存储方式,它将数据分散存储在多台独立的设备上。这种方式可以提高数据的可靠性和访问速度。 -云计算是一种按需提供动态可扩展的计算资源的模型,云服务提供商通常会提供包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)在内的多种服务。 -云数据库服务如Amazon RDS和Microsoft Azure DocumentDB,它们提供了在云端运行的数据库管理解决方案。 4. DevOps文化与实践- DevOps是一种文化和实践的集合,其目的是促进开发(Dev)和运维(Ops)之间的沟通、协作与整合。 - DevOps推崇的是一种开发和运维紧密合作的工作方式,强调通过自动化流程来加快软件交付速度,并保持系统的稳定性和高可用性。 - SRE(Site Reliability Engineering,站点可靠性工程)是Google提出的运维管理方法,SRE团队由工程师组成,负责确保服务的可靠性和性能。 5.数据库管理系统的变革-数据库管理系统的竞争格局正在随着云技术的兴起而变化,传统的数据库服务正在向云计算平台转移。 -新兴的数据库技术,如NoSQL数据库,正在改变着数据存储和处理的方式。 6.企业数据库运维效率提升-企业需要通过采用先进的数据库技术和管理方法来提高运维效率,例如DevOps和SRE。 -优秀的数据库项目往往在早期就会引入SRE团队,以便从一开始就对项目进行有效的管理和优化。以上内容
盖国强-从SQL审核到分布式存储的全面解析
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常见的分布式计算框架
Hadoop: 开源框架的先驱,以其分布式文件系统 HDFS 和分布式计算模型 MapReduce 而闻名。
Spark: 基于内存计算的通用框架,适用于批处理、流处理、机器学习等多种场景。
Flink: 专注于流处理的框架,提供低延迟和高吞吐量的数据处理能力。
框架核心要素
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Fourinone 的架构主要包含以下几个关键组件:
Worker: 负责执行具体的计算任务,多个 Worker 可以并行工作以提高计算效率。
ParkServer: 负责管理 Worker 节点,接收来自 Client 的任务请求,并将任务分配给空闲的 Worker 执行。
Client: 用户提交任务的客户端,负责将任务发送到 ParkServer,并接收计算结果。
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YARN(Yet Another Resource Negotiator): 集群资源管理和作业调度框架,实现集群计算资源的高效管理。
MapReduce: 分布式计算模型,将海量数据分解成多个子任务,并行处理,显著提升数据处理效率。
除以上核心组件外,Hadoop生态系统还涵盖Hive、Pig、Spark等工具和组件,满足数据查询、分析及机器学习等多方面需求。
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